建立 AWS 帳戶

遊戲產業現在由免費遊戲模型和應用程式內購買主導,遊戲已不單只是產品,而是一種服務。隨著這種改變,遊戲內分析對於持續與使用者互動並從中獲利以保持競爭力變得至關重要。AWS 提供一套完整的分析解決方案,可協助您持續與玩家互動並優化遊戲以提高收入。觀賞短片以了解 AWS 如何協助您建立可擴展的分析管道。

 

AWS 的遊戲 Developer's Quest – 分析和大數據
AWS 的遊戲 Developer's Quest – 分析和大數據

遊戲世界從未停歇,玩家資料產生也是一樣。遊戲引擎將這些資料傳送到可自動擴展的 EC2 執行個體並建立遙測。使用 Kinesis 導入資料並使用 S3 存放資料,以供未來分析之用。您可以使用 EMR 和 Redshift 批次處理無時間緊迫性的工作負載,或使用 Elasticsearch 執行即時分析以監控玩家活動和收入趨勢。最後,使用 Amazon Quicksight 視覺化資料做出策略決定,以優化您的遊戲。

適用於遊戲的 AWS – 分析工作流程圖
在 AWS 上建立遊戲的分析管道

這個 AWS 和 Snowplow Analytics 網路研討會深入探討使用 Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon Elasticsearch 和 Amazon Redshift 等服務的遊戲分析。 

EA

AWS re:Invent 2016:EA:How EA Leveraged Amazon Redshift and AWS Partner 47Lining to Gather Meaningful Player Insights

RiotGames-Data

AWS re:Invent 2015:Moving Mountains of Data to AWS

Amazon Kinesis 可讓您處理大量資料 (每小時經手數百兆位元組) 並即時採取相應措施。您可以即時查看玩家體驗、廣告效果和遊戲使用統計資料,藉此改善使用者體驗。

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使用 Amazon EMR 追蹤玩家效能,並根據資料做出明智的決策,以優化您的遊戲。有了 Amazon S3、Kinesis、DynamoDB 等服務可用的連接器,您可以在 Hadoop 生態系統使用偏好的工具處理資料。

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透過 Amazon Redshift 使用類似 SQL 的熟悉工具,運用大量資料深入了解玩家與遊戲的互動方式,且成本遠遠低於傳統的資料倉儲。

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若要分析 Amazon S3 中存放的玩家資料,則要使用 Amazon Athena。只需指向 Amazon S3 中的資料,定義結構描述,然後使用標準 SQL 開始查詢即可。大部分結果會在幾秒鐘內交付。

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Amazon DynamoDB 是一項快速靈活的 NoSQL 資料庫服務,適合所有需要一致性且延遲低於 10 毫秒的任意規模的應用程式。彈性的資料模型、可靠的效能和自動擴展輸送容量的功能,使其非常適合遊戲工作負載使用。

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最後,使用 Amazon Quicksight 建立視覺化和豐富的儀表板以查看尋找的結果,並快速地從資料中獲得商業洞見。

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與您的客戶連結 – 透過 AWS 分析的力量打造成功的手機遊戲

了解如何充分利用 Elastic MapReduce、Amazon S3、Kinesis 以及 Redshift 等 AWS 服務的新功能,以建立端對端分析管道。此外,我們也將示範如何在遊戲中輕鬆整合分析與其他 AWS 服務。

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Glu Mobile:An Amazon Kinesis Platform to Process Real-time Analytics for 10 MM + Devices

Glu 使用 Amazon Kinesis、Apache Storm、S3 和 Hadoop 每天即時從數百萬個使用者裝置收集數十億個資料點。這個影片說明 Glu 如何建立和設定生產者陣列,將即時遊戲事件提交到 Amazon Kinesis、使用 Amazon Cognito 的臨時字符,以及免除中繼存轉式叢集的需要。

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Building an Event-Based Analytics Pipeline for Amazon Game Studios’ Breakaway

了解 Amazon Game Studio 如何在 AWS 建立遙測管道以導入、存放和分析遊戲遙測,協助他們解決重要的遊戲設計問題。AWS 的彈性擴展和按用量付費成本模型使其成為開發期間快速組合工作分析管道的絕佳平台,並可隨著時間擴展該管道以處理生產工作負載。

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許多熱門的遊戲公司都在 AWS 上執行分析管道,以留住玩家並提高收入。立即開始您的 AWS 雲端之旅,並將遊戲開發提升到另一個層次。

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